Business intelligence a analýza dat jsou dvě životně důležité techniky, které moderní podniky využívají k získání cenných a přesných obchodních informací.
Obě tyto metody pomáhají vizualizovat, analyzovat a porozumět datům souvisejícím s vaší firmou, zákazníky, konkurenty a průmyslem, do kterého patříte.
To vám může pomoci činit lepší obchodní rozhodnutí, vytvářet plodné strategie, zlepšovat provoz, dosahovat lepších prodejů a příjmů, nacházet vzorce a předvídat budoucí kroky.
Přestože obchodní inteligence a analýza dat hrají klíčovou roli a lze je v různých oblastech používat zaměnitelně, tyto pojmy znamenají pro různá odvětví různé významy.
Oba mají jiné požadavky a rozsah práce. Potřebují různé dovednosti, které pomohou společnostem prosperovat s lepším rozhodováním s pomocí výsledků založených na datech získaných pomocí těchto technik.
Správná volba mezi těmito dvěma je proto pro společnosti obtížná.
V tomto článku se budu zabývat business intelligence a datovou analýzou a rozdíly mezi nimi na základě jejich typů, cílů, výhod, omezení a aplikací, které vám pomohou vybrat správnou metodu pro vaši organizaci.
Začněme!
Table of Contents
Co je Business Intelligence?
Business intelligence (BI) je proces, při kterém dochází ke shromažďování a ukládání současných a minulých dat za účelem analýzy těchto dat a přijímání obchodních rozhodnutí založených na technologiích. Tím se zlepší vaše obchodní operace a také zisková marže.
BI kombinuje různé metodiky, jako je dolování dat, obchodní analytika, datové nástroje, vizualizace dat, osvědčené postupy společnosti a infrastruktura. Může tedy nabídnout rychle použitelné souhrny dat, které vašemu podnikání umožní pokročit v dnešním světě založeném na datech.
Kromě toho může BI pomoci uvolnit váš marketingový a prodejní potenciál a inovovat nové obchodní možnosti.
Business Intelligence navíc pomáhá organizacím přizpůsobit se novým tržním strategiím, řídit prospěšné změny a eliminovat neefektivitu. Umožňuje podnikům vědět o nejnovějších trendech a přistupovat k robustním možnostem analýzy dat.
Kromě toho můžete tuto metodu použít k dosažení mnoha věcí, jako je rychlejší řešení problémů, obchodní růst a predikce budoucích výsledků.
Cíl: Primárním cílem business intelligence je filtrovat základní obchodní informace a provádět analýzu daných informací v určitém časovém rámci. A k provádění těchto únavných úkolů potřebujete nástroje business intelligence. Pomohou vám dosáhnout vyšší efektivity trhu, abyste si udrželi náskok před konkurencí.
Spíše než pomocí svých pocitů a předpokladů můžete činit dokonalá obchodní rozhodnutí s přesnými historickými údaji. Provádí analýzu dat a vytváří souhrny, sestavy, mapy, grafy, řídicí panely a grafy, aby uživatelé mohli znát skutečnou povahu vašeho podnikání.
Business Intelligence se dokáže vypořádat s velkým množstvím nestrukturovaných a strukturovaných dat, která pomáhají identifikovat a vyvíjet nové strategie pro získání několika obchodních příležitostí.
Co je analýza dat?
Analýza dat (DA) je proces nebo strategie shromažďování, kontroly, čištění, ukládání, transformace, dotazování a modelování dat. Primárním cílem je vytvářet poznatky, které mohou organizacím pomoci činit informovaná obchodní rozhodnutí.
Vypadá to podobně jako business intelligence. Analýza dat však může být součástí BI, která se primárně zaměřuje pouze na analytický proces.
Přestože se analýza dat v podnikání často používá, nejedná se o zpravodajský nástroj. Naproti tomu datová analytika je strategie používaná v technickém procesu správy dat, od těžby po transformaci. K nalezení aktuálních trendů a vyřešení větších problémů je potřeba velký objem dat během chvilky.
Jinými slovy, analýza dat zahrnuje stroje nebo lidi, kteří hledají, interpretují, vizualizují a identifikují vzory v datech. Může vám pomoci najít:
- Trendy
- Anomálie
- Odlehlé hodnoty
- Příležitosti
- Rizika
Datovou analytiku využívají podniky a další obory k přijímání přesných a lepších rozhodnutí na základě dat, aby bylo možné předvídat budoucí růst podnikání. Procesy a techniky používané v analýze dat jsou automatizovány novými technologiemi, jako jsou algoritmy umělé inteligence (AI).
Firmy s konkurenčním cílem na trhu tedy využívaly datovou analýzu k udržení a růstu své zákaznické základny. Obecně používá výpočetní a statistické techniky k nalezení vztahů, vzorců a trendů v rámci datových souborů. Kromě toho využívá speciální techniky a technologie, jako je software pro vizualizaci dat, Big Data platformy, ML algoritmy atd.
Business Intelligence vs. Data Analytics: Typy
Typy Business Intelligence
Existují dvě hlavní kategorie BI – tradiční BI a moderní BI.
Tradiční business intelligence: V tradičním BI najdete strukturovaná data z podnikových interních zdrojů, jako jsou finance, prodej a data zásob. Tyto typy dat se shromažďují a ukládají v datových skladech, aby je dále analyzovaly pomocí nástrojů založených na SQL, včetně řídicích panelů, sestav a OLAP kostek.
Příklady: Analýza prodeje, analýza provozní výkonnosti a finanční výkaznictví.
Moderní business intelligence: V této kategorii využívá BI nejnovější technologie a nabízí samoobslužný přístup v reálném čase k mnoha datům ze široké škály zdrojů. Umožňuje vám snadno prozkoumat, identifikovat a analyzovat data prostřednictvím vizualizací, řídicích panelů a NLP.
Kromě toho obsahuje algoritmy ML pro automatizaci zjišťování, analýzy a přípravy dat, což usnadňuje a usnadňuje získávání přehledů.
Příklady: zjišťování dat, vytváření sestav v reálném čase, prediktivní analýzy, samoobslužné analýzy a další.
Typy analýzy dat
Existují čtyři různé typy analýzy dat; každý má jiný přístup a zaměření.
Popisná analytika: Zahrnuje analýzu historických dat, která pomáhá vaší firmě získat přehled o minulých datech. Tato data z minulosti shrnuje do KPI, abyste mohli porozumět výkonu své firmy.
Příklady: Analýza návštěvnosti webových stránek, skóre spokojenosti zákazníků, zprávy o prodeji atd.
Diagnostická analytika: Tato analýza analyzuje minulá data, aby pochopila „proč“, například proč byly přehledy prodeje v minulosti nefunkční. Zjistí hlavní příčinu a prozkoumá problém analýzou vztahů a vzorců v datech.
Příklady: Analýza odchodu zákazníků, analýza fluktuace zaměstnanců a analýza vad produktu.
Prediktivní analýza: V této analýze můžete použít algoritmy ML a statistické modely k předpovědi budoucích výsledků pomocí historických dat. To umožňuje podnikům identifikovat příležitosti a potenciální rizika dříve, než k nim dojde.
Příklady: Predikce celoživotní hodnoty zákazníka, prognóza poptávky a detekce podvodů.
Preskriptivní analytika: Jedná se o druh analytiky, kde využíváte statistiky a data k poskytování základních návrhů, aby bylo možné podniknout potřebné kroky k dosažení definovaného cíle. Umožňuje vám rozhodovat se pomocí užitečných poznatků.
Příklady: Optimalizace cen, optimalizace marketingových kampaní a optimalizace dodavatelského řetězce.
Využitím výše uvedených analýz podniky činí informovaná rozhodnutí, zlepšují své operace a získávají dokonalou výhodu na trhu.
Business Intelligence vs Data Analytics: Funkce
Vlastnosti Business Intelligence
Některé důležité funkce BI zahrnují:
- Pokročilá analytika: Pomáhá vám provádět komplikovanou manipulaci s daty. To umožňuje regresní analýzu, takže můžete analyzovat spojení mezi nezávislými a závislými proměnnými.
- Reporting: Můžete vytvářet a distribuovat reporty bez asistence IT. Můžete to také naplánovat, abyste zajistili automatické doručování zpráv v opakujících se časech.
- Vizualizace dat: Umožňuje prezentovat komplikovaná data v jednodušších formátech. Nástroje BI mohou vytvářet sofistikované a pokročilé vizualizace, které snadno přenášejí data.
- Geoprostorová analýza: Pomocí funkce geografické mapy můžete snadno najít místa v zobrazení mapy. Nástroje BI převezmou vaše data a převedou je do kartografických a grafických reprezentací, abyste mohli snadno zobrazit geografická data.
- Správa dat: Zahrnuje míchání, zkoumání, čištění a přípravu dat pro analýzu. Kombinuje různé datové sady a vytváří novou. To také pomáhá prozkoumat informace k odhalení současných trendů, charakteristik, bodů zájmu a vzorců.
Dalšími funkcemi business intelligence jsou rozšířená analýza, prediktivní analýza, uživatelsky specifické zabezpečení, samoobslužná analytika a integrace dat.
Funkce analýzy dat
Některé z jeho zásadních vlastností jsou.
- Příprava dat a hádky: Myšlenkou tohoto procesu je provádět procedury přípravy dat jednou během probíhajícího projektu. To v případě potřeby pomáhá připravit iterativní model pro stejný projekt. Spor s daty se provádí během konstrukce modelu a iterativní analýzy, aby se eliminovaly chyby a kombinovala se složitá data pro usnadnění analýzy a dostupnosti.
- Průzkum dat: Toto je počáteční fáze analýzy dat je průzkum dat. Zahrnuje vizualizaci dat za účelem získání náhledu na několik vzorců nebo oblastí, které potřebují další identifikaci.
- Škálovatelnost: Pro vertikální škálování nahoru nebo dolů systému je zapotřebí rychlejší server spolu s pamětí a výkonnými procesory. To spotřebovává méně energie a síťových zařízení a je to jediný dočasný lék pro platformy pro analýzu dat.
- Kontrola verzí: Jedná se o kontrolu zdroje nebo proces udržování sledování a řízení změn softwarového kódu.
- Zabezpečení dat: Tato funkce je užitečná při zabránění neoprávněnému přístupu k datům, odcizení či poškození v jakémkoli okamžiku. Zahrnuje zabezpečení logických programů, zabezpečení úložných zařízení, fyzické zabezpečení hardwaru a další.
Business Intelligence vs Data Analytics: Komponenty
Komponenty Business Intelligence
Business intelligence má pět složek:
- OLAP: Online Analytical Processing (OLAP) pomáhá obchodním manažerům třídit a vybírat agregovaná data a strategicky je monitorovat.
- Pokročilá analytika: Tato součást BI pomáhá získat statistiky konkrétního produktu a služby. Umožňuje vám předvídat výkonnost produktu na trhu.
- Datové sklady: Jedná se o ukládání enormních dat ve prospěch více divizí podniku.
- BI v reálném čase: Pomáhá sledovat měnící se marketingové trendy. S touto komponentou může marketingový tým oznamovat speciální slevy a nabídky, aby upoutal pozornost zákazníků a zapojil se na webových stránkách.
- Zdroje dat: Zahrnuje přebírání nezpracovaných informací a systematické vytváření zdrojů dat pomocí několika aplikací. Nástroje BI využívají tyto datové sady k vytváření grafů, tabulek a výsečových grafů.
Komponenty analýzy dat
Existuje pět složek analýzy dat:
- Sběr dat: Toto je první fáze analýzy dat, která zahrnuje interní i externí sběr dat pro vaši firmu. Data pocházejí z mnoha zdrojů, jako jsou operační systémy, data z webu a sociálních médií, data transakcí, data strojů atd.
- Analýza dat: Jakmile jsou data shromážděna, je třeba je analyzovat. Toto je proces, ve kterém můžete použít statistické techniky k čištění a zkoumání dat za účelem shromažďování užitečných informací. Analýza dat pomáhá identifikovat vzorce, předpovídat budoucnost a odhalovat anomálie.
- Vykazování výsledků: V této komponentě můžete sdílet poznatky a činit informovaná rozhodnutí na základě svých zjištění. Mezi běžné metody používané k vykazování výsledků patří prezentace zjištění na řídicím panelu, generování sestav a vytváření infografik.
- Zlepšení procesů: To zahrnuje změnu způsobu, jakým jsou data shromažďována, zpracovávána a analyzována. Mění také způsoby rozhodování založené na datech.
- Kultura řízená daty: Můžete vytvořit kulturu, kde každý může používat data k efektivnímu rozhodování. To pomáhá školit zaměstnance v používání analýzy dat a poskytuje jim přístup ke zdrojům. Chcete-li vytvořit kulturu založenou na datech, musíte dodržovat několik tipů:
Business Intelligence vs Data Analytics: Aplikace
Aplikace Business Intelligence
Business intelligence lze implementovat v několika odvětvích, jako jsou:
- Maloobchod: BI se používá k předpovídání poptávky zákazníků a analýze výkyvů poptávky v čase. To pomáhá optimalizovat velikost zásob tak, aby vyhovovaly požadavkům zákazníků.
- Bankovnictví: BI pomáhá finančním institucím a bankám identifikovat jejich zákaznickou základnu. To jim umožňuje plánovat své marketingové strategie. Banky mohou také zobrazit své metriky výkonu pomocí Business Intelligence.
- Automobile: BI pomáhá optimalizovat výrobní, HR, marketingové, výzkumné, distribuční a finanční funkce automobilového průmyslu. To se provádí za účelem umožnění efektivního rozhodování.
- Výroba: BI zlepšuje komunikaci s dodavateli a standardizuje transakce. Dokáže předpovídat poptávku po produktu, která dále optimalizuje zásoby, nákup a velikost výroby.
Další aplikace BI jsou v pohostinství, farmaceutických službách, FMCG, aeroliniích, distribuci a logistice a dalších.
Aplikace analýzy dat
Některé aplikace analýzy dat jsou:
- Doprava: Analýzu dat lze použít k řešení dopravních problémů a zlepšení zážitku z cestování zlepšením dopravní inteligence a systémů.
- Vzdělávání: Tvůrci politik využívají tuto technologii ke zlepšení manažerských rozhodnutí a učebních osnov.
- Marketing a reklama: Marketéři a inzerenti používají analýzu dat, aby poznali své publikum a získali lepší konverzní poměr.
- Logistika a dodávka: Analytiku dat lze použít pro lepší procesy dodávek a produktivní pracovní tok v odvětví logistiky. To pomáhá zvýšit výkon v oboru a zvýšit vaši zákaznickou základnu.
Dalšími aplikacemi analýzy dat jsou zabezpečení online, výsledky vyhledávání na internetu, detekce podvodů a další.
Business Intelligence vs. Data Analytics: Rychlé srovnání
Parametry Business Intelligence Data Analytics ScopeBI odkazuje na data potřebná ke zlepšení obchodního rozhodování. Analýza dat umožňuje transformovat nezpracovaná data do srozumitelného formátu, který se používá pro analýzu a předpovídání budoucnosti. Funkčnost Primárním cílem BI je nabízet podporu podnikům při přijímání informovaných rozhodnutí, vytváření lepších strategií a pomáhat jim růst. Primárním cílem je modelovat, předvídat, čistit a transformovat data podle vašich obchodních potřeb. Implementace BI je implementováno pomocí několika nástrojů BI. Lze jej implementovat pouze pomocí minulých dat uložených v datových tržištích nebo datových skladech. Analytika dat je implementována pomocí více nástrojů pro ukládání dat. Záleží na strategii a přístupu, který společnost při implementaci navrhuje. Metody ladění Lze ladit pomocí navrženého modelu, který převádí data do smysluplného formátu. Nástroje BI umožňují používat technologii bez řádných znalostí kódování. Mnoho nástrojů nabízí rozhraní drag-and-drop pro vizualizaci a vytváření řídicích panelů. Analýza CodeData zahrnuje programovací jazyk používaný k provádění složitých analýz. Programovací jazyky jako R nebo Python jsou povinné. Můžete být BI profesionálem bez základních znalostí pravděpodobnosti a lineární algebry.MathMůžete být BI profesionálem bez základních znalostí pravděpodobnosti a lineární algebry. Datový sklad je povinný, protože transformuje data za účelem zvýšení kvality dat.Statistika BI zahrnuje deskriptivní statistiky, včetně průměru, mediánu a průměru.Datová analytika zahrnuje odvozené a popisné statistiky, aby bylo možné lépe porozumět datům a nalézt cenné poznatky.Datový typBI se provádí pouze na strukturovaných datech určených pro analýzu obchodních dat .Data analytics nemá žádné omezení. Analytici mohou pokračovat v procesu analýzy pomocí audio, textových a video formátů. Data qualityReports se spouštějí v konkrétní čas na základě případů použití vašeho podnikání. Analýza dat nezávisí na datových skladech. ReportsReporty se spouštějí v konkrétní čas na základě případů použití vašeho podnikání. Analýza dat je flexibilní a používá se pro různé případy použití.
Závěr
Business intelligence a analýza dat jsou dva podobné koncepty, ale s odlišnými přístupy. Vzhledem k nedávným trendům na trhu se stále častěji používají techniky, jako je business intelligence a analýza dat, aby bylo možné získat užitečné poznatky a zlepšit podnikání.
Analýza dat pomáhá zvýšit efektivitu podnikání a provoz pomocí užitečných poznatků získaných analýzou agregovaných dat. Na druhou stranu BI pomáhá co nejlépe využívat data k přijímání spolehlivých obchodních rozhodnutí založených na faktech.
Výběr mezi nimi je tedy složitý úkol. Nejlepší je vybrat jeden z nich nebo oba na základě vašich obchodních požadavků, operací, scénářů a případů použití.
Můžete také prozkoumat nejlepší platformy business intelligence a analýzy